Choix du modèle
Un modèle est utile lorsque ses entrées, ses sorties et son comportement correspondent à vos besoins. Partez de la tâche à accomplir, comparez les options disponibles dans Chutes, puis testez une courte instruction avant de vous engager dans un processus plus long.
Différentes tâches exigent différentes qualités. Ces pistes vous aideront à déterminer quoi examiner et quoi tester.
Vous avez besoin d’un modèle qui respecte la description d’un personnage sur plusieurs réponses, et pas seulement dans une première réponse convaincante.
Testez sa cohérence, son ton et sa capacité à respecter les instructions. Pour commencer avec un modèle axé sur la conversation, consultez chutes chat.
Vous comparez des réponses à une question soumise à des contraintes précises et dont vous pouvez vérifier la réponse.
Soumettez la même instruction à chaque modèle candidat et évaluez l’exactitude des réponses avant de juger leur style. Si une requête ne renvoie aucune réponse, consultez le guide de dépannage.
Vous voulez savoir si une réponse particulière tient au comportement du modèle ou à votre instruction.
Répétez une instruction contrôlée et comparez les réponses, sans considérer un seul exemple comme une preuve de leur origine.
Vous avez besoin d’un format reproductible qu’une autre personne peut lire ou traiter sans devoir effectuer un nettoyage important.
Vérifiez si le modèle respecte la structure demandée sur plusieurs essais, puis comparez sa façon de gérer les corrections ultérieures.
Une comparaison utile change le modèle tout en gardant la tâche et les critères d’évaluation constants.
Ces images illustrent le processus, et non des réponses vérifiées côte à côte de deux modèles nommés. Comparez les réponses réelles à une même consigne dans votre propre test.
Choisissez un candidatExaminez sa réponseUtilisez un test simple et reproductible plutôt que de vous fier uniquement au nom d’un modèle.
Notez les données que vous fournirez, le résultat attendu et un critère de réussite clair. Un résumé, une réponse en jeu de rôle et une extraction structurée nécessitent des tests différents.
Consultez la liste actuelle des modèles Chutes pour connaître les types d’entrées pris en charge et les contraintes indiquées. La disponibilité et les capacités peuvent changer : consultez la liste plutôt que de vous fier à un ancien exemple.
Essayez une courte requête représentative avec chaque candidat. Gardez les mêmes instructions, le même contexte et les mêmes critères d’évaluation pour faciliter la comparaison des réponses.
Vérifiez les affirmations factuelles auprès de sources indépendantes, contrôlez le format demandé et refaites le test avec un deuxième exemple. Choisissez le modèle qui accomplit votre tâche de façon fiable, pas simplement celui dont la première réponse est la plus soignée.
Choisir parmi les modèles chutes ne supprime pas les limites propres à un modèle et ne garantit pas un résultat fiable.
Un texte fluide ne prouve pas qu’une affirmation, une citation ou un calcul est correct.
Que faire à la place
Vérifiez les affirmations importantes auprès de sources indépendantes et testez les calculs séparément.
Une seule réponse peut être exceptionnellement bonne ou mauvaise, surtout si la demande est ambiguë.
Que faire à la place
Utilisez plusieurs exemples tirés du travail que vous prévoyez réellement de faire.
Un modèle mentionné dans un ancien guide peut ne plus être disponible ou se comporter différemment lors de votre visite.
Que faire à la place
Vérifiez la liste actuelle et les entrées prises en charge avant de mettre en place un flux de travail reproductible.
Il ne peut pas vérifier comment une requête donnée est traitée ou stockée par un service distinct.
Que faire à la place
Évitez de soumettre des données sensibles sans avoir consulté la documentation du service concerné.
La réponse qui semble la plus convaincante n’est pas toujours la plus utile. Évaluez-la selon le format et les contraintes de la tâche réelle.
Entrée
Étape 1
Pour une tâche de rédaction, précisez le ton, le public et la longueur souhaités. Pour une extraction, fournissez un exemple réaliste et indiquez les champs nécessaires. Les Chutes ne peuvent être comparées utilement que si le test ressemble au travail à effectuer.
Sortie
Étape 2
Lisez au-delà de la première phrase. Repérez les exigences non respectées, les affirmations non étayées et les problèmes de formatage, et vérifiez si une correction améliore la réponse suivante. Notez vos observations au lieu de supposer que le nom du modèle prédit le résultat.
Le choix du modèle est lié au comportement conversationnel, aux types de réponses et à la résolution pratique des problèmes.
Utilisez la même méthode de sélection, avec des critères de réussite différents pour chaque type de tâche.
Rédaction
Donnez à chaque modèle candidat des consignes succinctes, puis demandez une révision ciblée. Comparez leur capacité à conserver les faits requis et à adapter le ton sans introduire d’affirmations que vous n’avez pas fournies.
Recherche
Posez une question dont vous pouvez vérifier la réponse. Une explication assurée n’est utile que si ses affirmations résistent à la vérification ; ne considérez pas les citations ou une apparente certitude comme une validation.
Tâches structurées
Fournissez les champs attendus et une entrée réaliste. Comparez les valeurs manquantes, le texte superflu et le comportement sur un deuxième exemple avant d’utiliser la sortie dans un processus en aval.
Préparez un court prompt, définissez ce qui constitue une bonne réponse et comparez les options disponibles selon ces critères. N’incluez pas de données sensibles dans le test sans avoir vérifié la façon dont le service les traite.
Partez du type de travail à accomplir et examinez les options actuellement disponibles. Vérifiez les types d’entrées et les capacités annoncés pour chaque modèle candidat, puis testez-le avec un prompt représentatif de votre tâche.
Soumettez le même prompt aux deux modèles et évaluez leurs réponses selon les mêmes critères. Recommencez avec un autre exemple avant de décider, car une seule réponse n’est pas forcément représentative.
Un nom peut vous aider à identifier une option, mais il ne garantit pas sa précision pour votre tâche. Comparez les réponses obtenues et vérifiez indépendamment tout fait ayant des conséquences importantes.
Pas sans consulter la liste actuelle des modèles sur Chutes. La disponibilité et les capacités prises en charge peuvent changer : vérifiez que le modèle est toujours proposé avant de l’intégrer à votre flux de travail.
Précisez les instructions, réduisez les ambiguïtés et réessayez avec plusieurs exemples représentatifs. Si les résultats restent peu fiables, comparez un autre modèle disponible au lieu de supposer qu’une simple modification du prompt suffira.